Risk factors and clinical impact of thrombosis during induction chemotherapy for pediatric acute lymphoblastic leukemia: A report from <scp>CYP‐C</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thromboembolism (TE) is associated with reduced survival in pediatric acute lymphoblastic leukemia (ALL). It has been hypothesized that TE might signal leukemic aggressiveness. The objective was to determine risk factors for TE during ALL induction (TEind) therapy and whether TEind is associated with treatment refractoriness. This retrospective cohort study using the population‐based Cancer in Young People Canada (CYP‐C) registry included children <15 years of age diagnosed with ALL (2000–2019) and treated at one of 12 Canadian pediatric centers outside of Ontario. Univariate and multivariable logistic regression models were used to determine risk factors for TEind and whether TEind predicted induction failure and ALL treatment intensification. The impact of TEind on overall and event‐free survival was estimated using Cox proportional hazard regression models. The study included 2589 children, of which 45 (1.7%) developed a TEind. Age (<1 year and ≥10 years vs. 1–<10 years), T‐cell phenotype, high‐risk ALL, and central nervous system involvement were all associated with TEind in univariate analysis. Age and T‐cell phenotype remained independent predictors of TEind in multivariable analysis. Induction failure occurred in 53 patients (2.1%). TEind was not associated with induction failure (OR: not estimable) or treatment intensification (adjusted OR [95% CI]: 0.66 [0.26–1.69]). TEind was independently associated with overall survival (adjusted HR [95% CI]: 2.54 [1.20–5.03]) but not event‐free survival (adjusted HR [95% CI] 1.86 [0.98–3.51]). In this population‐based study of children treated with contemporary chemotherapy protocols, TEind was associated with age and T‐cell phenotype and mortality but did not predict induction failure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».